package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.operator.action

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * create by undeRdoG on  2021-06-13  14:21
  * 凡心所向，素履以往，生如逆旅，一苇以航。
  */
object Spark03_RDD_Operation_Action {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Operator").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //  TODO 行动算子
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)


    /**
      * 同 aggregateByKey类似，都是传入 一个初始值、分区内计算规则、分区间计算规则   获得的是一个RDD。
      *
      * 而aggregate更加通用，不需要一定是键值类型，不同类型的也可以用
      *
      * aggregateByKey：初始值只会参与分区内计算，分区间计算并不会参数   13 + 17
      *
      * aggregate：分区内计算会参与   分区间计算也会参参与        13 + 17 + 10
      *
      **/
    val result = rdd.aggregate(10)(_ + _, _ + _)


    /**
      * fold  同  foldByKey类似
      * 当aggregate 分区内 和 分区间的计算规则相同时，可以使用fold来简化
      **/
    val fold = rdd.fold(10)(_ + _)
    println(result)

    println(fold)


  }
}
